Forskning och nya sensorer för Drönare/UAV Utveckling kring och med UAV

Transkript

1 Forskning och nya sensorer för Drönare/UAV Utveckling kring och med UAV TUVA test-bed UAV Västervik Drone Center Sweden Västervik Åke Sivertun Urban Wahlberg Research Institutes of Sweden RISE SICS East Vinnova ECSEL Joint Undertaking Electronic Components and Systems for European Leadership

2 En enorm utveckling av UAV/UAS förutspås inom de flesta samhällsfunktioner För att ge förutsättningar att möta klimathot, säkerställa livsmedel, vatten och hälsa

3 Många funktioner är avhängiga av varandra UAV i skogsbruket kan t.ex. bidra till skydd mot skogsbränder och vid insatser, telekomsystemen kommer att kunna bidra generellt

4 Ska alla dessa verksamheter samsas i samma luftrum krävs innovativa nya modeller för flyg och transportledning

5 Über s vision för persontransporter

6 Mera näraliggande utmaningar Att inspektera järnvägar och tidigt upptäcka begynnande skador, på räls, järnvägskroppen, växlar, signaler mm Identifiera djur på spår eller vägar Identifiera kontaktledningar med begynnande problem Patrullera kraftledningar och annan energidistribution Patrullera vägar och broar för upptäckt av risker och riskbeteenden Ge möjlighet att inspektera vid olyckor eller tillbud för snabb och korrekt insats Möjliggöra snabba transporter av prover, läkemedel, blod, organ, hjärtstartare mm. Alla dessa behöver kunna flyga säkert autonomt och utom synhåll längre högre och med tyngre eller viktigare laster än vi är vana vid nu.

7 Utmaningarna för att utveckla tjänster som stödjer samhällsutmaningar TUVA och DCS roll i utvecklingen Ta fram flygande system som garanterar säkra och tillgängliga operationer obemannat/autonomt Kopplingar till trådlösa nätverk för navigation och kommunikation Sensorer som ger bättre information än nuvarande och tillsammans med befintliga kartor och databaser System för analys av odlingssystem, skog, vatten & hav, transportsystem, miljödata mm. System som stödjer samhällets och medborgarnas säkerhet och verksamheters funktion

8 Varför en testbädd i Västervik?

9 För att garantera att inga flyg kommer in oanmälda i testområdet föreslår vi att ett Restriktionsområde för UAVer inrättas! 40 x 60 km med maximal flyghöjd 2500 m (GND-7000 ft MSL) I fyra sektorer : A, B, C, D

10 Kommunen har byggt ut flygfältet till i dag m

11 Kontrolltorn, kontor, hangarer och verkstäder inom stängsel

12 Testaktiveter som redan genomförs med olika UAVer, sensorer & Navsystem

13 Säker flygning och kontroll Genom tester med transpondrar som sänder UAVer och sensorers position med stor noggrannhet Använder GSM och andra nät för kommunikation och Kontroll av flyg och sensorer Försök med radar genomförs för verifikation av transponder och upptäckt av oanmälda flyg i området Försök med databox för autonom flygning

14 Innvånarantal: Stadsbebyggelse, Industrier, hamn, värmeverk, järnvägar, riksvägar, kraftledningar, GSM nätverk jordbruksföretag, skog och vatten

15 Jord- och skogsbruk bruk som lämpar sig för tester Hushållningssällskapets Lantbruksskola Ogesta egendom med 1700 mjölkkor, 1300 andra kor, 2000 ha odlad jord

16 Rudolf Tornerhjelm, Wrams Gunnarstorp 10% ökad produktion med hjälp av UAV

17 FoU-exempel 1: Bladmögel i potatis Reflektans Reflectance Healthy leaf, mean +/-sd Leaf lesions, mean +/-sd Friska blad Healthy leaf (ResEdge), mean +/-sd Leaf lesions (RedEdge), mean +/-sd Bladmögelfläck Grafik: Johanna Wetterlind, SLU Wavelengths (nm) Kurvorna visar spektral signatur uppmätt med hyperspektral lab-sensor (± std avv) De små boxarna visar hur en fembands UAV-kamera registrerade skillnaderna Foto: Per Erik Larsson Skapa robusta modeller användbara i praktiken

18 Räkna potatisplantor & Big Data och AI i jordbruket

19 Skogsnäringen beräknas tjäna 100 miljarder/år med förbättrad informationsbehandling

20 Skoglig datastrategi Allt detta är ditt! Markägarna har fri access till data! Modeller med kombinationer av data Topografi och aspekt NSÖV Markfukt Grön infrastruktur Gallring, vindfällen och markskador Trädhöjd och volym Markbeskaffenhet Baskartor och sensordata i GIS Träddiameter D GV Generaliserad trädhöjd H GV Biomassa RISE SICS VÄSTERVIK, SKOGSSTYRELSEN, ANTON HOLMSTRÖM 20

21 Nya teknologier skapar nya möjligheter till analys LiDAR för skogliga tillämpningar och för sök & räddning Glana Hyperspektrala sensor SLU med MAIA; EOPTIS Sentinel-2 kompatibel hyperspektral sensor nm & Micasense Rededge samt Medusa Systems gammakamera för att kartera lerhalt I marken

22 Termografi mätande + kombo med foton Sensorer och system LiDAR - lättare, energisnål, billig sensor

23 LiDAR registrerar flera reflekterade laserstrålar som tillsammans kan mäta höjd och kronstorlek på träd samt marken under.

24 Hyperspektral kamera Med vilken man kan mäta reflekterat Ljus I många vågländer på en gång för Upptäckt av avvikelser i signaturen t.o.m hos enstaka träd. Även i 3D (GLANA) och i kombo med LiDAR Markpenetrerande Radar Gamma sensor SLU

25 Flygfoton och Flygfilmer/TV Folkhögskola i Gamleby 3D modeller och Volymberäkningar

26 Andra typer av sensorer Klimatsensorer - Sparv Embedded Gassensorer metan m.m. - Sensair Tema M Vattenprovtagning - SynLab Gravitometrar, magnetometrar och markprober - RISE Acreo Accelerometrar - Imagimob Radar - Qamcom och RayMarin Tranpondrar - T2Data Antikollisionssystem Coronakameror för inspektion av kraft- och kontaktledn. SLAM Simultanous Localisation And Mapping FOI

27 Wabema AB Kontakt: Urban Wahlberg Åke Sivertun